AI 原生软件工程（一）：智能体编程中的心智模型

Sat, 18 Jul 2026 22:57:49 +0800

AI 能生成代码。验证框架能检验行为。但理解由谁来建立？

这是“AI 原生软件工程”系列的第一篇。

这个系列想追问一个更大的问题：

当 AI 降低了实现成本，
软件工程中还有什么是稀缺的？

本文先从第一种稀缺资源谈起：

理解。

过去几个月，我一直在密集尝试 AI 辅助的软件开发方式。

不是自动补全。

也不只是把 AI 当作编程副驾驶。

而是一套由智能体主导执行的工作流：

SPEC
-> 约束
-> 验证框架
-> 智能体执行
-> 评估
-> 迭代

这段经历非常有意思。

借助它，我用自己并不十分熟悉的语言和框架交付了项目，开发速度也大幅提升。

做小项目时，简直像魔法。

可一到更大的项目，意想不到的情况发生了。

我发现，实现速度和系统理解并不是一回事。

最后，我不得不面对一个让人不太舒服的事实：

如果 AI 明天消失，
我可能很难继续开发自己系统里的某些部分。

这个认识改变了我看待软件工程的方式。

传统模式：在实现过程中形成理解链接到标题

过去的软件工程，大致是这样的：

人
-> 编写代码
-> 建立心智模型
-> 运行和维护系统

写代码不只是为了实现功能。

它也是学习系统的过程。

我们在这些事情中逐渐弄懂系统：

亲手实现，自然会带来理解。

只是过去，我们未必意识到这一点。

有了 AI 编程，整个循环变了。